使用pandas清洗错误数据并保存成CSV文件

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原创最新推荐文章于 2026-07-29 11:19:58 发布 3.5k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

数据清洗基础第1关：读CSV文件任务描述本关任务：了解不同的编码格式。第2关：清洗列名任务描述本关任务：学会如何对列名进行清洗。第3关：清洗列名(续) 任务描述本关任务：继续清洗列名。第4关：将字符串列转换为数值列第5关：删除非数字字符任务描述在上一个练习中，我们在ram列中确定了一个清晰的模式——所有的值都是整数，字符串末尾包含字符GB：第6关：将列转换为数字类型第7关：列的重命名任务描述现在我们已经将列转换为数字类型，最后一步是对列进行重命名。这是一个可选步骤，如果非数字值包含有助于我们理解数据阅读详情

import pandas as pd
import numpy as np

A319 = np.array(pd.read_csv('A319_lr.txt'))
A319_pd = pd.read_csv('A319_lr.txt')

unormal = [] # 用于存储不正常数据的行号

for i in range(len(A319)):
    if A319[i][-1] > 200 and A319[i][2] < 20: #不正常数据判断条件，我的是判断如果飞机高度小于20，但是落地时间大于200秒，数据显然错误
     #   print(i)
        unormal.append(i)
print(unormal)

A319_pd.drop(A319_pd.index[unormal],inplace=True) # 删除不正常数据所在行
A319_pd.to_csv('A319_lr_normal.txt',index=False,sep=',') # 保存成CSV文件

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